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Scrum nach der KI: Was bleibt, was sich ändert, was wegfällt

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User Stories, Sprint Planning, Daily Scrum, Reviews und Rollen neu denken – für KI-native Produktentwicklung
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Created by Standarity German
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What you'll learn

  • Jede Scrum-Praxis Ihres Teams mit einem wiederholbaren Test aus vier Fragen in Behalten, Anpassen, Streichen oder Ergänzen einordnen
  • Trennen, was der Scrum Guide tatsächlich vorschreibt und was Ihre Organisation hinzugefügt hat – und es an der Quelle belegen
  • Sprint Planning, Daily Scrum, Refinement, Review und Retrospektive so umgestalten, dass KI vorbereitet und Menschen entscheiden
  • Aus sieben Formaten für Backlog-Einträge wählen, statt jeden Eintrag in eine User Story zu zwängen
  • Eine KI-bewusste Definition of Done schreiben, die Review, Sicherheit, Herkunft, Bewertung und menschliche Freigabe abdeckt
  • Eine Verantwortungsmatrix Mensch–KI bauen, die jede Liefertätigkeit einem Menschen, einem Agenten oder einer gemeinsamen Grenze zuordnet
  • Eine Eskalationsrichtlinie für Agenten und eine Governance-Checkliste entwerfen, die die Fragen von Auditoren beantworten
  • Erklären, warum KI-generierte Pull Requests fünfmal länger auf ein Review warten – und was das für die Sprint-Kapazität bedeutet
This course includes:
5 total hours on-demand video
0 articles
2 downloadable resources
51 lessons
Full lifetime access
Access on mobile and TV
Certificate of completion
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Course content

Requirements

  • Praktische Vertrautheit mit den Events, Verantwortlichkeiten und Artefakten von Scrum. Keine Zertifizierung nötig.
  • Kenntnis von KI-Coding-Assistenten wie Claude, Claude Code oder Copilot. Praktische Erfahrung hilft, ist aber nicht erforderlich.
  • Programmierkenntnisse sind nicht nötig. Das Capstone ist eine Designübung, keine Implementierungsübung.

Description

Dieser Kurs wurde unter Zuhilfenahme von künstlicher Intelligenz erstellt.

Wenn Claude, Copilot und autonome Agenten Anforderungen analysieren, Code schreiben, Tests erzeugen, Pull Requests prüfen und Dokumentation aktualisieren können – welche Teile von Scrum schaffen dann noch Wert, und welche sind still und leise zu Ritualen geworden?

Die meisten Kurse zu KI und Agile bringen Ihnen bei, Ihre bestehenden Zeremonien etwas schneller durchzuführen. Dieser stellt die schwierigere Frage: Was soll aus Scrum werden, wenn Softwareproduktion nicht mehr durch menschliche Umsetzungskapazität begrenzt ist?

Sie ordnen jede Praxis Ihres Teams mit einem wiederholbaren Test in vier Kategorien ein – Behalten, Anpassen, Streichen und Ergänzen – und bauen Ihren Sprint um die Antwort herum neu auf

Was diesen Kurs unterscheidet

  • Er beruht auf gemessenen Belegen, nicht auf Meinungen – DORA 2025, Sonars Umfrage State of Code 2026, LinearBs Analyse von 8,1 Millionen Pull Requests und die Praxisforschung der Hüter des Scrum-Frameworks selbst. Jede Zahl ist belegt
  • Er behandelt, was sonst niemand behandelt: die Praktiken, die Sie streichen sollten, und die Governance-Kontrollen, die Sie ergänzen sollten und die Scrum nie festgelegt hat
  • Er korrigiert eine Überzeugung, die die meisten Scrum Teams teilen. Durchsuchen Sie den Scrum Guide nach „User Story“, „Story Point“, „Velocity“ oder „Schätzung“ – nichts davon kommt vor. In Lektion drei prüfen Sie das selbst
  • Etwa jede vierte Lektion ist eine Live-Demonstration statt einer Erklärung – unter anderem sehen Sie, wie ein plausibles, gut geschriebenes, völlig falsches KI-Ergebnis im Review abgelehnt wird. Hinweis: Die Demo-Sitzungen selbst wurden auf Englisch durchgeführt, sodass der Bildschirmtext darin englisch ist; Sprechertext, Titel- und Zusammenfassungskarten sind auf Deutsch, und alle Arbeitsdateien liegen in deutscher Fassung vor

Sie bauen acht einsatzfähige Arbeitsergebnisse

  • Eine Bestandsaufnahme Behalten / Anpassen / Streichen / Ergänzen für Ihr eigenes Team
  • Einen neu gestalteten Sprint-Ablauf
  • Eine Verantwortungsmatrix Mensch–KI
  • Eine KI-bewusste Definition of Done
  • Ein neues Format für das Daily Scrum
  • Eine Eskalationsrichtlinie für Agenten
  • Eine Governance-Checkliste
  • Ein KI-natives Backlog in Formaten, aus denen ein Agent bauen kann

Alles entsteht entlang einer durchgehenden Fallstudie: ein Softwareunternehmen im Gesundheitswesen mit 1.400 Mitarbeitenden, seit zwölf Monaten mit Coding-Agenten, dessen Output sich verdreifacht hat, während sich seine Zeremonien überhaupt nicht verändert haben – und dessen Beauftragte für klinische Sicherheit gleich eine Frage stellen wird, die niemand beantworten kann

Für wen dieser Kurs nicht gedacht ist. Wenn Sie eine Sammlung von Prompts für ein besseres Stand-up suchen, sind Sie hier falsch. Dieser Kurs richtet sich an Menschen mit der Befugnis oder dem Anspruch, die tatsächliche Arbeitsweise ihres Teams zu verändern

Who this course is for:

  • Scrum Master und Agile Coaches, deren Zeremonien sich hohl anzufühlen beginnen
  • Product Owner, die mehr Zeit mit Backlog-Verwaltung verbringen als mit Produktentscheidungen
  • Engineering Manager und Tech Leads, deren Teams bereits Coding-Agenten einsetzen
  • Verantwortliche in Lieferung und PMO, die KI-erzeugte Arbeit vor einem Audit steuern müssen
  • CTOs und Produktverantwortliche, die entscheiden, wie ihre Teams künftig arbeiten sollen
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